体系课 大数据工程师2023版

{1}阶段一：走进大数据

{1}学好大数据先攻克Linux

{1}第1章 笑傲大数据成长体系课[必看]

(1.1.1.1)1-1 [必看！！！]如何快速成为一名合格的某课人？.pdf 1.2MB

{3}Hadoop之HDFS的使用

{2}第2章 HDFS基础操作

(1.3.2.1)2-3 [扩展内容]HDFS的高级Shell命令.pdf 77.79KB

{3}第3章 Java操作HDFS

(1.3.3.1)3-4 [扩展内容]HDFS读数据过程分析.pdf 109.03KB

(1.3.3.2)3-5 [扩展内容]HDFS写数据过程分析.pdf 161.74KB

{4}Hadoop之HDFS核心进程剖析

{3}第3章 HDFS高级

[1.4.3.1]3-1 HDFS的回收站.mp4 49.36MB

[1.4.3.2]3-2 HDFS的安全模式.mp4 32.8MB

{4}第4章 [扩展内容]HDFS写数据源码剖析

(1.4.4.1)4-8 HDFS写数据源码分析过程总结.pdf 40.57KB

{2}阶段二：PB级离线数据计算分析存储方案

{1}拿来就用的企业级解决方案

{6}第6章 [福利加油站]

(2.1.6.1)6-3 [加餐]扩展知识-Hadoop3.0新特性之纠删码技术.pdf 127.95KB

(2.1.6.2)6-4 [加餐]疑难问题-课程内容典型疑难问题整理[第一弹].pdf 1.35MB

(2.1.6.3)6-5 [加餐]面试题-课程内容常见面试题整理[第一弹].pdf 144.9KB

{5}快速上手NoSQL数据库HBase

{1}第1章 快速了解HBase

(2.5.1.1)1-1 HBase简介.pdf 68.28KB

(2.5.1.2)1-2 列式存储简介.pdf 40.33KB

(2.5.1.3)1-3 列式存储的优点.pdf 74.38KB

(2.5.1.4)1-4 HBase典型应用场景.pdf 100.11KB

(2.5.1.5)1-5 HBase应用案例.pdf 139.14KB

(2.5.1.6)1-6 HBase的优缺点总结.pdf 144.51KB

{3}第3章 深入HBase架构原理

(2.5.3.1)3-2 HBase物理架构.pdf 157.87KB

{4}第4章 HBase高级用法

(2.5.4.1)4-1 列族高级设置.pdf 93.62KB

(2.5.4.2)4-7 HBase连接池.pdf 37.56KB

{5}第5章 HBase调优策略和扩展内容

(2.5.5.1)5-2 HBase核心参数优化.pdf 126.84KB

(2.5.5.2)5-3 [扩展]Hive 与 HBase 整合.pdf 47.92KB

(2.5.5.3)5-4 [扩展]Phoenix（凤凰）.pdf 37.19KB

(2.5.5.4)5-5 [扩展]协处理器coprocessor.pdf 58.06KB

(2.5.5.5)5-6 [扩展]Elasticsearch + HBase.pdf 46.13KB

(2.5.5.6)5-7 [扩展]HBase实现分页功能.pdf 69.07KB

(2.5.5.7)5-8 [扩展]封装HBaseUtils工具类.pdf 44.2KB

(2.5.5.8)5-9 HBase常见问题总结.pdf 42.11KB

{3}阶段三：Spark+综合项目：电商数据仓库设计与实战

{2}Spark快速上手

{1}第1章 初识Spark

[3.2.1.1]1-1 快速了解Spark.mp4 55.21MB

[3.2.1.2]1-2 Spark Standalone集群安装部署.mp4 92.24MB

[3.2.1.3]1-3 Spark ON YARN集群安装部署.mp4 48.01MB

{2}第2章 解读Spark工作与架构原理

[3.2.2.1]2-1 Spark工作原理分析.mp4 29.3MB

[3.2.2.2]2-2 什么是RDD.mp4 17.94MB

[3.2.2.3]2-3 Spark架构原理.mp4 25.74MB

{3}第3章 Spark实战：单词统计

[3.2.3.1]3-1 Spark项目开发环境配置.mp4 44.59MB

[3.2.3.2]3-2 WordCount之Scala代码.mp4 71.83MB

[3.2.3.3]3-3 WordCount之Java代码.mp4 52MB

[3.2.3.4]3-4 Spark任务的三种提交方式.mp4 101.47MB

[3.2.3.5]3-5 Spark开启historyServer服务.mp4 27.64MB

{4}第4章 Transformation与Action开发实战

[3.2.4.1]4-1 创建RDD的三种方式.mp4 128.99MB

[3.2.4.2]4-2 Transformation和Action介绍.mp4 42.06MB

[3.2.4.3]4-3 Transformation操作开发实战之Scala代码.mp4 88.48MB

[3.2.4.4]4-4 Transformation操作开发实战之Scala代码.mp4 82.54MB

[3.2.4.5]4-5 Transformation操作开发实战之Java代码(.mp4 58.27MB

[3.2.4.6]4-6 Transformation操作开发实战之Java代码(.mp4 87.84MB

[3.2.4.8]4-8 Action操作开发实战之Java代码.mp4 49.41MB

{5}第5章 RDD持久化

[3.2.5.1]5-1 RDD持久化原理.mp4 58.29MB

[3.2.5.2]5-2 RDD持久化开发实战之Scala代码.mp4 38.08MB

[3.2.5.3]5-3 RDD持久化开发实战之Java代码.mp4 18.14MB

[3.2.5.4]5-4 共享变量之Broadcast Variable的使用.mp4 57.34MB

[3.2.5.5]5-5 共享变量之Accumulator的使用.mp4 54.8MB

{6}第6章 TopN主播统计

[3.2.6.1]6-1 TopN主播统计需求分析.mp4 89.67MB

[3.2.6.2]6-2 TopN主播统计代码实现之Scala代码.mp4 100.65MB

[3.2.6.3]6-3 TopN主播统计代码实现之Java代码.mp4 123.36MB

{7}第7章 面试与核心复盘

[3.2.7.1]7-1 面试题.mp4 24.57MB

[3.2.7.2]7-2 本周总结+寄语.mp4 69.85MB

{3}Spark性能优化的道与术

{1}第1章 Spark三种任务提交模式

[3.3.1.1]1-1 宽依赖和窄依赖.mp4 27.13MB

[3.3.1.2]1-2 Stage.mp4 33.85MB

[3.3.1.3]1-3 Spark任务的三种提交模式.mp4 45.11MB

{2}第2章 Shuffle机制分析

[3.3.2.1]2-1 Shuffle介绍.mp4 23MB

[3.3.2.2]2-2 三种Shuffle机制分析.mp4 35.6MB

{3}第3章 Spark之checkpoint

[3.3.3.1]3-1 checkpoint概述.mp4 37.13MB

[3.3.3.2]3-2 checkpoint和持久化的区别.mp4 14.11MB

[3.3.3.3]3-3 checkpoint代码开发(Scala+Java).mp4 44.22MB

[3.3.3.5]3-5 checkpoint源码分析之写操作.mp4 105.15MB

[3.3.3.6]3-6 checkpoint源码分析之读操作.mp4 30.4MB

{4}第4章 Spark程序性能优化企业级最佳实践

(3.3.4.1)4-5 提高并行度.pdf 98.56KB

[3.3.4.1]4-1 Spark程序性能优化分析.mp4 55.96MB

[3.3.4.2]4-2 高性能序列化类库Kryo的使用.mp4 167.24MB

[3.3.4.3]4-3 持久化或者checkpoint.mp4 5.77MB

[3.3.4.4]4-4 JVM垃圾回收调忧.mp4 62.53MB

[3.3.4.5]4-6 数据本地化.mp4 34.66MB

{5}第5章 Spark性能优化之算子优化

[3.3.5.1]5-1 算子优化之mapPartitions.mp4 100.13MB

[3.3.5.2]5-2 算子优化之foreachPartition.mp4 41.24MB

[3.3.5.4]5-4 算子优化之reduceByKey和groupByKey.mp4 30.08MB

{6}第6章 极速上手SparkSql

[3.3.6.1]6-1 SparkSql快速上手使用.mp4 61.78MB

[3.3.6.2]6-2 DataFrame常见算子操作.mp4 65.8MB

[3.3.6.3]6-3 DataFrame的sql操作.mp4 25.46MB

[3.3.6.4]6-4 RDD转换为DataFrame之反射方式.mp4 130.06MB

[3.3.6.5]6-5 RDD转换为DataFrame之编程方式.mp4 81.99MB

[3.3.6.6]6-6 load和save操作.mp4 42.39MB

[3.3.6.7]6-7 SaveMode的使用.mp4 25.43MB

[3.3.6.8]6-8 内置函数介绍.mp4 7.19MB

{7}第7章 Spark实战与核心复盘

[3.3.7.1]7-1 实战：TopN主播统计-1.mp4 94.03MB

[3.3.7.2]7-2 实战：TopN主播统计-2.mp4 96.9MB

[3.3.7.3]7-3 本周总结+寄语.mp4 45.16MB

{4}Spark3.x扩展内容

{1}第1章 快速上手使用Spark 3.x

[3.4.1.1]1-1 Spark3.x版本介绍.mp4 18.9MB

[3.4.1.2]1-2 基于Spark3.x版本开发代码.mp4 48.44MB

[3.4.1.3]1-3 在大数据集群中集成Spark3.x环境.mp4 34.54MB

[3.4.1.4]1-4 向YARN集群中提交Spark3.x代码.mp4 131.31MB

[3.4.1.5]1-5 向YARN集群中提交Spark2.x代码.mp4 40.07MB

{2}第2章 Spark 3.x版本中新特性的原理及应用

[3.4.2.10]2-10 动态分区裁剪DPP(原理).mp4 30.61MB

[3.4.2.11]2-11 动态分区裁剪DPP(应用)-1.mp4 70.65MB

[3.4.2.12]2-12 动态分区裁剪DPP(应用)-2.mp4 48.38MB

[3.4.2.13]2-13 Spark3.x其他新特性分析.mp4 40.86MB

[3.4.2.1]2-1 Spark1.x~3.x的演变历史.mp4 13.69MB

[3.4.2.2]2-2 Spark 3.x新特性概述.mp4 11.92MB

[3.4.2.3]2-3 AQE之自适应调整Shuffle分区数量(原理).mp4 69.78MB

[3.4.2.4]2-4 AQE之自适应调整Shuffle分区数量(应用)-1.mp4 111.76MB

[3.4.2.5]2-5 AQE之自适应调整Shuffle分区数量(应用)-2.mp4 113.54MB

[3.4.2.6]2-6 AQE之动态调整Join策略(原理).mp4 20.42MB

[3.4.2.7]2-7 AQE之动态调整Join策略(应用).mp4 98.3MB

[3.4.2.8]2-8 AQE之动态优化倾斜的Join(原理).mp4 48.48MB

{3}第3章 SparkSQL 集成 Hive

[3.4.3.1]3-1 在SparkSQL命令行中集成Hive.mp4 84.61MB

[3.4.3.2]3-2 在SparkSQL代码中集成Hive.mp4 42.46MB

[3.4.3.3]3-3 使用insertInto向Hive表中写入数据.mp4 141.58MB

[3.4.3.4]3-4 使用saveAsTable向Hive表中写入数据-1.mp4 103.62MB

[3.4.3.5]3-5 使用saveAsTable向Hive表中写入数据-2.mp4 60.41MB

[3.4.3.6]3-6 使用SparkSQL向Hive表中写入数据.mp4 34.44MB

[3.4.3.7]3-7 向集群中提交代码.mp4 23.1MB

{6}综合项目：电商数据仓库之商品订单数仓

{1}第1章 商品订单数仓需求分析

[3.6.1.1]1-1 商品订单数据数仓开发之ods层和dwd层.mp4 52.74MB

[3.6.1.2]1-2 商品订单数据数仓需求分析.mp4 33.94MB

{2}第2章 需求设计与实现

[3.6.2.10]2-10 需求四之需求分析.mp4 21.33MB

[3.6.2.11]2-11 需求四之app层开发.mp4 44.92MB

[3.6.2.12]2-12 需求四之开发脚本.mp4 16.23MB

[3.6.2.1]2-1 需求一之需求分析.mp4 9.65MB

[3.6.2.2]2-2 需求一之dws层开发.mp4 27.22MB

[3.6.2.3]2-3 需求一之开发脚本.mp4 39.27MB

[3.6.2.4]2-4 需求二之需求分析.mp4 13.24MB

[3.6.2.5]2-5 需求二之app层开发.mp4 19.61MB

[3.6.2.6]2-6 需求二之开发脚本.mp4 17.82MB

[3.6.2.7]2-7 需求三之需求分析.mp4 30.78MB

[3.6.2.9]2-9 需求三之开发脚本.mp4 35.09MB

{3}第3章 订单拉链表实战

[3.6.3.1]3-1 什么是拉链表.mp4 49.29MB

[3.6.3.2]3-2 如何制作拉链表.mp4 55.84MB

[3.6.3.3]3-3 [实战]基于订单表的拉链表实现-1.mp4 63.21MB

[3.6.3.4]3-4 [实战]基于订单表的拉链表实现-2.mp4 102.31MB

[3.6.3.5]3-5 [实战]基于订单表的拉链表实现-3.mp4 65.41MB

[3.6.3.6]3-6 拉链表的性能问题分析.mp4 11.25MB

{4}第4章 数据可视化和任务调度实现

[3.6.4.1]4-1 数据可视化之Zepplin的安装部署和参数配置.mp4 57.4MB

[3.6.4.2]4-2 数据可视化之Zepplin的使用.mp4 23.69MB

[3.6.4.3]4-3 任务调度之Crontab调度器的使用.mp4 80.57MB

[3.6.4.4]4-4 任务调度之Azkaban的安装部署.mp4 34.75MB

[3.6.4.5]4-5 任务调度之Azkaban提交独立任务.mp4 42.59MB

[3.6.4.6]4-6 任务调度之Azkaban提交依赖任务.mp4 13.79MB

[3.6.4.7]4-7 任务调度之在数仓中使用Azkaban.mp4 70.93MB

[3.6.4.8]4-8 项目优化.mp4 25.94MB

{5}第5章 项目核心复盘

[3.6.5.1]5-1 本周总结.mp4 29.04MB

{6}第6章 数据压缩格式和存储格式在数仓中的应用

[3.6.6.1]6-1 数据存储格式和压缩格式在数仓中的应用.mp4 9.06MB

{4}阶段四：高频实时数据处理+海量数据全文检索方案

{10}全文检索引擎Elasticsearch

{1}第1章 快速了解Elasticsearch

[4.10.1.1]1-1 Elasticsearch简介.mp4 24.05MB

[4.10.1.2]1-2 MySQL VS Elasticsearch.mp4 16.59MB

[4.10.1.3]1-3 Elasticsearch核心概念.mp4 18.91MB

{2}第2章 快速上手使用Elasticsearch

[4.10.2.1]2-1 Elasticsearch安装包配置文件分析.mp4 37.33MB

[4.10.2.2]2-2 Elasticsearch单机安装步骤.mp4 58.24MB

[4.10.2.3]2-3 Elasticsearch集群安装步骤.mp4 58.94MB

[4.10.2.4]2-4 Elasticsearch集群监控管理工具-cerebr.mp4 35.88MB

[4.10.2.5]2-5 使用RestAPI的方式操作ES的索引库.mp4 61.94MB

[4.10.2.6]2-6 使用RestAPI的方式操作ES的索引.mp4 130.42MB

[4.10.2.8]2-8 使用JavaAPI的方式操作ES的索引.mp4 126.32MB

{3}第3章 Elasticsearch分词详解

(4.10.3.1)3-2 分词器的作用.pdf 28.58KB

(4.10.3.2)3-3 分词器的工作流程.pdf 22.13KB

(4.10.3.3)3-4 停用词.pdf 65.35KB

(4.10.3.4)3-5 中文分词方式.pdf 26.33KB

(4.10.3.5)3-6 常见的中文分词器.pdf 49.05KB

[4.10.3.1]3-1 Elasticsearch分词及倒排索引介绍.mp4 35.63MB

[4.10.3.2]3-7 Elasticsearch集成中文分词插件(es-ik).mp4 60.09MB

[4.10.3.3]3-8 Elasticsearch添加自定义词库.mp4 41.67MB

[4.10.3.4]3-9 Elasticsearch添加热更新词库.mp4 48.14MB

{4}第4章 Elasticsearch查询详解

(4.10.4.1)4-2 searchType详解.pdf 237KB

(4.10.4.2)4-7 评分依据(了解).pdf 47.43KB

(4.10.4.3)4-8 ES中分页的性能问题.pdf 277.88KB

[4.10.4.1]4-1 Elasticsearch Search查询.mp4 33.89MB

[4.10.4.2]4-3 Elasticsearch query过滤功能-1.mp4 92.03MB

[4.10.4.3]4-4 Elasticsearch query过滤功能-2.mp4 94.45MB

[4.10.4.5]4-6 Elasticsearch 高亮功能.mp4 54.82MB

[4.10.4.6]4-9 Elasticsearch聚合案例-1.mp4 38.92MB

[4.10.4.7]4-10 Elasticsearch聚合案例-2.mp4 39.3MB

[4.10.4.8]4-11 Elasticsearch获取所有分组数据.mp4 25.59MB

{5}第5章 Elasticsearch的高级特性

(4.10.5.1)5-5 ES的索引库模板(了解).pdf 54.35KB

(4.10.5.2)5-6 ES的索引库别名(了解).pdf 76.22KB

(4.10.5.3)5-8 ES优化策略.pdf 187.04KB

[4.10.5.1]5-1 Elasticsearch中的settings.mp4 28.64MB

[4.10.5.2]5-2 Elasticsearch中的mapping.mp4 77.29MB

[4.10.5.4]5-4 Elasticsearch的routing路由功能.mp4 28.34MB

{11}Es+HBase仿百度搜索引擎项目

{5}第5章 项目中遇到的典型问题

(4.11.5.1)5-1 项目中遇到的典型问题.pdf 179.81KB

{2}极速上手内存数据库Redis

{1}第1章 快速了解Redis

[4.2.1.1]1-1 快速了解Redis.mp4 16.71MB

[4.2.1.2]1-2 Redis的安装部署.mp4 40.22MB

[4.2.1.3]1-3 Redis基础命令.mp4 70.2MB

[4.2.1.4]1-4 Redis多数据库特性.mp4 24.95MB

{2}第2章 Redis核心实践

[4.2.2.1]2-1 Redis常用数据类型之String.mp4 46.57MB

[4.2.2.2]2-2 Redis常用数据类型之Hash.mp4 49.18MB

[4.2.2.3]2-3 Redis常用数据类型之List.mp4 32.11MB

[4.2.2.4]2-4 Redis常用数据类型之Set.mp4 23.02MB

[4.2.2.5]2-5 Redis常用数据类型之Sorted Set.mp4 39.24MB

[4.2.2.6]2-6 案例：存储高一班的学员信息.mp4 17.53MB

{3}第3章 Redis封装工具类技巧

[4.2.3.1]3-1 Java代码操作Redis之单连接.mp4 37.18MB

[4.2.3.2]3-2 Java代码操作Redis之连接池.mp4 34.79MB

[4.2.3.3]3-3 提取RedisUtils工具类.mp4 22.06MB

{4}第4章 Redis高级特性

[4.2.4.1]4-1 Redis高级特性之expire.mp4 24.88MB

[4.2.4.2]4-2 Redis高级特性之pipeline和info.mp4 63.81MB

[4.2.4.3]4-3 Redis持久化之RDB.mp4 17.76MB

[4.2.4.4]4-4 Redis持久化之AOF.mp4 47.53MB

[4.2.4.5]4-5 Redis的安全策略.mp4 36.72MB

[4.2.4.6]4-6 Redis监控命令-monitor.mp4 24.92MB

{5}第5章 Redis核心复盘

[4.2.5.1]5-1 Redis架构演进过程.mp4 51.83MB

[4.2.5.2]5-2 本周总结+寄语.mp4 33.68MB

{3}Flink快速上手篇

{1}第1章 初识Flink

[4.3.1.1]1-1 快速了解Flink.mp4 70.98MB

{2}第2章 实战：流处理和批处理程序开发

[4.3.2.1]2-1 Flink Streaming程序开发-Scala.mp4 76.95MB

[4.3.2.2]2-2 Flink Streaming程序开发-Java.mp4 20.68MB

[4.3.2.3]2-3 Flink Batch程序开发-Scala.mp4 41.22MB

[4.3.2.4]2-4 Flink Batch程序开发-Java.mp4 27.54MB

{3}第3章 Flink集群安装部署

[4.3.3.1]3-1 Flink Standalone集群安装部署.mp4 62.99MB

[4.3.3.2]3-2 Flink ON YARN的两种方式.mp4 86.07MB

[4.3.3.3]3-3 向集群中提交Flink任务.mp4 59.69MB

{4}第4章 Flink核心API之DataStream API

[4.3.4.1]4-1 Flink核心API介绍.mp4 12.08MB

[4.3.4.2]4-2 DataStream API之DataSource.mp4 49.83MB

[4.3.4.3]4-3 DataStream API之Transformatio.mp4 43.27MB

[4.3.4.4]4-4 DataStream API之Transformatio.mp4 46.63MB

[4.3.4.5]4-5 DataStream API之Transformatio.mp4 48.8MB

[4.3.4.6]4-6 DataStream API之Transformatio.mp4 68.89MB

[4.3.4.7]4-7 DataStream API之Transformatio.mp4 51.12MB

[4.3.4.8]4-8 DataStream API之Transformatio.mp4 123.88MB

[4.3.4.9]4-9 DataStream API之DataSink.mp4 90.68MB

{5}第5章 Flink核心API之DataSet API

[4.3.5.1]5-1 DataSet API之Transformation-m.mp4 60.62MB

[4.3.5.2]5-2 DataSet API之Transformation-j.mp4 69MB

[4.3.5.3]5-3 DataSet API之Transformation-o.mp4 58.79MB

[4.3.5.4]5-4 DataSet API之Transformation-c.mp4 19.81MB

[4.3.5.5]5-5 DataSet API之Transformation-f.mp4 57.76MB

{6}第6章 Flink核心API之Table API和SQL

[4.3.6.2]6-2 创建TableEnvironment对象.mp4 59.27MB

[4.3.6.3]6-3 TableAPI和SQL的使用.mp4 96.77MB

[4.3.6.4]6-4 使用DataStream创建表.mp4 64.09MB

[4.3.6.5]6-5 使用DataSet创建表.mp4 34.95MB

[4.3.6.6]6-6 将表转换成DataStream.mp4 73.01MB

[4.3.6.7]6-7 将表转换成DataSet.mp4 25.55MB

{7}第7章 Flink核心复盘

[4.3.7.1]7-1 本周总结+寄语.mp4 36.84MB

{4}Flink高级进阶之路

{1}第1章 Flink中的Window和Time详解

[4.4.1.1]1-1 Window的概念和类型.mp4 18.14MB

[4.4.1.2]1-2 TimeWindow的使用.mp4 65.22MB

[4.4.1.4]1-4 自定义Window的使用.mp4 41.11MB

[4.4.1.5]1-5 Window中的增量聚合和全量聚合.mp4 18.26MB

[4.4.1.6]1-6 Flink中的Time.mp4 12.55MB

{2}第2章 Flink中的Watermark深入剖析

[4.4.2.1]2-1 Watermark的分析.mp4 45.28MB

[4.4.2.2]2-2 开发Watermark代码.mp4 79.88MB

[4.4.2.3]2-3 开发Watermark代码.mp4 52.85MB

[4.4.2.4]2-4 通过数据跟踪观察Watermark.mp4 50.55MB

[4.4.2.5]2-5 Watermark+EventTime处理乱序数据.mp4 22.75MB

[4.4.2.6]2-6 延迟数据的三种处理方式.mp4 82.99MB

[4.4.2.7]2-7 在多并行度下的Watermark应用.mp4 22.36MB

[4.4.2.8]2-8 Watermark案例总结.mp4 6.45MB

{3}第3章 Flink中的并行度详解

[4.4.3.1]3-1 并行度介绍及四种设置方式.mp4 16.86MB

[4.4.3.2]3-2 并行度案例分析.mp4 19.84MB

{4}第4章 Flink之Kafka Connector专题

[4.4.4.1]4-1 KafkaConsumer的使用.mp4 57.06MB

[4.4.4.2]4-2 KafkaConsumer消费策略设置.mp4 22.46MB

[4.4.4.3]4-3 KafkaConsumer的容错.mp4 59.99MB

[4.4.4.4]4-4 KafkaProducer的使用.mp4 90.77MB

[4.4.4.5]4-5 KafkaProducer的容错.mp4 31.11MB

{5}第5章 SparkStreaming快速上手

[4.4.5.1]5-1 SparkStreaming的WordCount程序开发.mp4 92.64MB

[4.4.5.2]5-2 SparkStreaming整合Kafka.mp4 96.57MB

{6}第6章 Flink核心复盘

[4.4.6.1]6-1 本周总结+寄语.mp4 39.77MB

{7}第7章 [福利加油站]

(4.4.7.1)7-6 [加餐]疑难问题-课程内容典型疑难问题整理[第二弹].pdf 910.06KB

(4.4.7.2)7-7 [加餐]面试题-课程内容常见面试题整理[第二弹].pdf 319.79KB

[4.4.7.1]7-1 [加餐]天猫双11大屏的由来.mp4 44.84MB

[4.4.7.2]7-2 [加餐]双11大屏需求分析及架构设计.mp4 19.94MB

[4.4.7.3]7-3 [加餐]双11大屏指标核心代码开发-1.mp4 65.64MB

[4.4.7.4]7-4 [加餐]双11大屏指标核心代码开发-2.mp4 68.11MB

[4.4.7.5]7-5 [加餐]双11大屏从0~1全流程跑通.mp4 38.16MB

{5}Flink1.15新特性及状态的使用

{1}第1章 Flink新版本新特性介绍

(4.5.1.1)1-1 Flink最近几个版本的新特性介绍.pdf 48.74KB

{2}第2章 快速上手使用Flink 1.15

[4.5.2.1]2-1 开发Flink1.15版本批流一体化代码.mp4 92.87MB

[4.5.2.2]2-2 在已有的大数据集群中集成Flink1.15版本的环境.mp4 22.44MB

[4.5.2.3]2-3 向YARN中同时提交多个Flink版本的代码.mp4 106.67MB

{3}第3章 State(状态)的使用与管理

[4.5.3.10]3-10 KeyedState的使用形式总结.mp4 89.14MB

[4.5.3.11]3-11 OperatorState原理分析.mp4 47.18MB

[4.5.3.12]3-12 OperatorState案例之ListState的使.mp4 140.46MB

[4.5.3.13]3-13 OperatorState案例之UnionListSt.mp4 18.98MB

[4.5.3.15]3-15 OperatorState案例之BroadcastSt.mp4 98.38MB

[4.5.3.1]3-1 什么是State(状态).mp4 50.79MB

[4.5.3.2]3-2 State相关概念整体概览.mp4 13.61MB

[4.5.3.3]3-3 State(状态)的类型介绍.mp4 62.21MB

[4.5.3.4]3-4 KeyedState原理分析.mp4 32.23MB

[4.5.3.5]3-5 KeyedState案例之温度告警(ValueState.mp4 96.59MB

[4.5.3.6]3-6 KeyedState案例之温度告警(ValueState.mp4 67.97MB

[4.5.3.7]3-7 KeyedState案例之直播间数据统计(MapStat.mp4 101.03MB

[4.5.3.8]3-8 KeyedState案例之订单数据补全(ListStat.mp4 87.19MB

[4.5.3.9]3-9 KeyedState案例之订单数据补全(ListStat.mp4 65.67MB

{6}Flink1.15之状态的容错与一致性

{1}第1章 State(状态)的容错与一致性

[4.6.1.10]1-10 从Savepoint进行恢复之正常恢复.mp4 16.05MB

[4.6.1.14]1-14 State的生存时间的原理及使用.mp4 131.72MB

[4.6.1.15]1-15 Window中的数据存在哪里.mp4 16.05MB

[4.6.1.1]1-1 State的容错与一致性介绍.mp4 32.76MB

[4.6.1.2]1-2 如何实现Flink任务的端到端一致性.mp4 50.89MB

[4.6.1.3]1-3 Checkpoint机制的原理及核心配置.mp4 116.68MB

[4.6.1.4]1-4 保存多个Checkpoint.mp4 28.33MB

[4.6.1.5]1-5 从Checkpoint进行恢复-手动恢复.mp4 124.27MB

[4.6.1.6]1-6 从Checkpoint进行恢复-自动恢复.mp4 34.49MB

[4.6.1.7]1-7 Savepoint详解之算子唯一标识.mp4 51.62MB

[4.6.1.8]1-8 Savepoint详解之算子最大并行度.mp4 65.67MB

[4.6.1.9]1-9 手工触发Savepoint.mp4 32.07MB

{2}第2章 Checkpoint与State底层原理深度剖析

[4.6.2.1]2-1 Checkpoint的生成和恢复过程.mp4 30.76MB

[4.6.2.2]2-2 Checkpoint Barrier原理分析.mp4 21.93MB

[4.6.2.3]2-3 Kafka+Flink+Kafka实现端到端一致性.mp4 49.89MB

[4.6.2.4]2-4 Flink+Kafka相关源码分析.mp4 17.13MB

{3}第3章 Kafka-connector新API的使用

[4.6.3.1]3-1 KafkaSource源码分析.mp4 50.74MB

[4.6.3.2]3-2 KafkaSource实战应用.mp4 116.04MB

[4.6.3.4]3-4 KafkaSink实战应用.mp4 34.8MB

[4.6.3.5]3-5 KafkaSink开启Checkpoint时的数据延迟问.mp4 100.87MB

{7}FlinkSQL(1.15)快速上手

{1}第1章 Flink SQL快速理解

[4.7.1.1]1-1 Flink SQL快速理解(离线计算+实时计算).mp4 29.13MB

[4.7.1.2]1-2 Flink SQL解析引擎之Calcite分析.mp4 27.03MB

[4.7.1.3]1-3 Flink SQL之DDL案例(FileSystem+P.mp4 112.71MB

[4.7.1.4]1-4 Flink SQL之DDL案例(Kafka+Kafka).mp4 145.86MB

{2}第2章 Flink SQL中的表类型详解

[4.7.2.1]2-1 Flink SQL中的静态表和动态表.mp4 19MB

[4.7.2.2]2-2 Flink SQL中的连续查询概念解释.mp4 49.02MB

[4.7.2.3]2-3 Flink SQL动态表转换为Append-only流.mp4 72.38MB

[4.7.2.4]2-4 Flink SQL动态表转换为Retract流.mp4 42.76MB

[4.7.2.5]2-5 Flink SQL动态表转换为Upsert流.mp4 43.15MB

[4.7.2.6]2-6 Flink SQL中的版本表和时态表函数.mp4 25.16MB

{3}第3章 Flink SQL常见的数据类型

[4.7.3.1]3-1 Flink SQL常见的数据类型（1）.mp4 94.95MB

[4.7.3.2]3-2 Flink SQL常见的数据类型（2）.mp4 60.85MB

{4}第4章 Flink SQL中的列类型详解

[4.7.4.1]4-1 Flink SQL中常规列和元数据列介绍.mp4 38.97MB

[4.7.4.2]4-2 Flink SQL中元数据列的使用.mp4 67.52MB

[4.7.4.3]4-3 Flink SQL中计算列介绍.mp4 23.31MB

{5}第5章 Flink SQL中的DML语句详解

[4.7.5.1]5-1 Flink SQL中的DML语句介绍.mp4 13.61MB

[4.7.5.2]5-2 Flink SQL滚动窗口的使用.mp4 111.28MB

[4.7.5.3]5-3 Flink SQL滑动窗口的使用.mp4 31.07MB

[4.7.5.4]5-4 Flink SQL滚动窗口+Watermark的使用.mp4 31.63MB

{6}第6章 Flink SQL中的Catalog

[4.7.6.1]6-1 Flink SQL中的Catalog介绍.mp4 21.36MB

[4.7.6.2]6-2 Flink SQL中Catalog的使用（1）.mp4 98.89MB

[4.7.6.3]6-3 Flink SQL中Catalog的使用（2）.mp4 50.95MB

[4.7.6.4]6-4 Flink SQL中Catalog的使用（3）.mp4 83.45MB

{7}第7章 Flink SQL如何兼容Hive

[4.7.7.1]7-1 Flink SQL如何兼容Hive SQL函数.mp4 70.85MB

[4.7.7.2]7-2 Flink SQL如何兼容Hive SQL语法.mp4 67.71MB

{8}第8章 Flink SQL Client客户端工具

[4.7.8.1]8-1 Flink SQL Client客户端工具的使用.mp4 80.79MB

[4.7.8.2]8-2 Flink SQL Client直接执行SQL脚本文件.mp4 34.42MB

{8}FlinkSQL双流JOIN详解

{10}第10章 Flink SQL扩展内容

[4.8.10.1]10-1 FlinkSQL之State TTL.mp4 63.46MB

[4.8.10.2]10-2 FlinkSQL之Checkpoint.mp4 115.93MB

{1}第1章 Flink SQL双流 Join概述

[4.8.1.1]1-1 HiveSQL离线Join VS Flink SQL双流.mp4 36.89MB

[4.8.1.2]1-2 Flink SQL双流Join底层原理.mp4 10.8MB

{2}第2章 Flink SQL双流 Join之普通Join

[4.8.2.10]2-10 upsert-kafka的原理介绍.mp4 22.05MB

[4.8.2.11]2-11 upsert-kafka案例分析.mp4 37.06MB

[4.8.2.12]2-12 验证upsert-kafka的效果-group by.mp4 48.26MB

[4.8.2.13]2-13 验证upsert-kafka的效果-join.mp4 48.54MB

[4.8.2.14]2-14 Join执行流程源码分析.mp4 36.48MB

[4.8.2.15]2-15 Group By执行流程源码分析.mp4 21.27MB

[4.8.2.16]2-16 upsert-kafka作为Source使用.mp4 123.68MB

[4.8.2.17]2-17 SQL92与SQL99中Join的语法区别.mp4 28.85MB

[4.8.2.1]2-1 FlinkSQL之普通Join(Regular Join.mp4 23.44MB

[4.8.2.2]2-2 普通Join(Regular Join)之Inner J.mp4 10.1MB

[4.8.2.3]2-3 普通Join(Regular Join)之Left Jo.mp4 14.27MB

[4.8.2.4]2-4 普通Join(Regular Join)之Right J.mp4 11.33MB

[4.8.2.5]2-5 普通Join(Regular Join)之Full Jo.mp4 14.62MB

[4.8.2.6]2-6 普通Join(Regular Join)案例实战之Inn.mp4 153.81MB

[4.8.2.7]2-7 普通Join(Regular Join)案例实战之Lef.mp4 118.89MB

[4.8.2.8]2-8 普通Join(Regular Join)案例实战之Rig.mp4 31.17MB

[4.8.2.9]2-9 普通Join(Regular Join)案例实战之Ful.mp4 17.94MB

{3}第3章 Flink SQL双流 Join之时间区间Join

[4.8.3.1]3-1 FlinkSQL之时间区间Join(Interval J.mp4 58.21MB

[4.8.3.2]3-2 时间区间Join(Interval Join)执行流程.mp4 136.24MB

[4.8.3.3]3-3 时间区间Join(Interval Join)底层源码剖.mp4 95.23MB

[4.8.3.4]3-4 时间区间Join(Interval Join)左边界+右.mp4 29.63MB

[4.8.3.5]3-5 时间区间Join(Interval Join)案例实战之.mp4 76.12MB

[4.8.3.6]3-6 时间区间Join(Interval Join)案例实战之.mp4 118.48MB

[4.8.3.7]3-7 时间区间Join(Interval Join)案例实战之.mp4 119.59MB

[4.8.3.9]3-9 时间区间Join(Interval Join)案例实战之.mp4 22.96MB

{4}第4章 Flink SQL双流 Join之快照Join

[4.8.4.1]4-1 FlinkSQL之快照Join(Temporal Joi.mp4 28.33MB

[4.8.4.2]4-2 快照Join(Temporal Join)案例实战之In.mp4 163.3MB

[4.8.4.3]4-3 快照Join(Temporal Join)案例实战之Le.mp4 19.44MB

[4.8.4.4]4-4 两个普通动态表(仅追加)如何实现快照Join.mp4 73.4MB

[4.8.4.5]4-5 快照Join(Temporal Join)核心源码分析.mp4 68.93MB

{5}第5章 Flink SQL双流 Join之维表Join

[4.8.5.1]5-1 FlinkSQL之维表Join(Lookup Join).mp4 27.51MB

[4.8.5.2]5-2 维表Join(Lookup Join)案例实战之Inne.mp4 164.64MB

[4.8.5.3]5-3 维表Join(Lookup Join)案例实战之Left.mp4 9.95MB

{6}第6章 Flink SQL双流 Join之数组炸裂

[4.8.6.1]6-1 FlinkSQL之数组炸裂(Array Expansio.mp4 57.81MB

{7}第7章 Flink SQL双流 Join之表函数Join

[4.8.7.1]7-1 FlinkSQL之表函数Join(Table Funct.mp4 14.02MB

[4.8.7.2]7-2 表函数Join(Table Function Join).mp4 78.54MB

[4.8.7.3]7-3 时态表函数Join(Temporal Table Fun.mp4 58.2MB

{8}第8章 Flink SQL双流 Join之窗口 Join

[4.8.8.1]8-1 FlinkSQL之窗口Join(Window Join).mp4 11.68MB

[4.8.8.2]8-2 窗口Join VS 时间区间Join.mp4 20.93MB

[4.8.8.3]8-3 窗口Join(Window Join)案例实战.mp4 121.43MB

{9}第9章 Flink SQL 双流JOIN总结

[4.8.9.1]9-1 FlinkSQL双流Join总结.mp4 56.25MB

{9}实时OLAP引擎之ClickHouse

{1}第1章 OLAP数据分析引擎整体概述

[4.9.1.1]1-1 OLAP引擎的起源.mp4 10.97MB

[4.9.1.2]1-2 OLAP引擎的分类.mp4 39.87MB

[4.9.1.3]1-3 大数据领域OLAP引擎典型应用场景及选型依据.mp4 35.48MB

{2}第2章 快速了解ClickHouse

[4.9.2.1]2-1 ClickHouse的由来及概述.mp4 7.97MB

[4.9.2.2]2-2 ClickHouse的优缺点.mp4 26.04MB

{3}第3章 快速上手使用ClickHouse

[4.9.3.1]3-1 ClickHouse单机安装部署.mp4 128.84MB

[4.9.3.2]3-2 ClickHouse节点基础环境修改及核心目录介绍.mp4 62.85MB

[4.9.3.3]3-3 ClickHouse客户端之Cli.mp4 87.28MB

[4.9.3.4]3-4 ClickHouse客户端之JDBC.mp4 45.23MB

[4.9.3.5]3-5 ClickHouse客户端之第三方工具.mp4 34.78MB

{4}第4章 ClickHouse核心内容

[4.9.4.10]4-10 MergeTree中的数据分区特性-1.mp4 80.03MB

[4.9.4.11]4-11 MergeTree中的数据分区特性-2.mp4 78.61MB

[4.9.4.12]4-12 MergeTree中的数据副本及数据TTL特性.mp4 127.24MB

[4.9.4.1]4-1 ClickHouse数据类型之基础数据类型.mp4 116.03MB

[4.9.4.2]4-2 ClickHouse数据类型之复合数据类型.mp4 27.36MB

[4.9.4.3]4-3 ClickHouse数据类型之特殊数据类型.mp4 53.11MB

[4.9.4.4]4-4 ClickHouse中数据库的操作.mp4 66.73MB

[4.9.4.5]4-5 ClickHouse中表的DDL操作.mp4 50.04MB

[4.9.4.6]4-6 ClickHouse中表的DML操作.mp4 104.11MB

[4.9.4.7]4-7 MergeTree(合并树)系列表引擎介绍.mp4 24.42MB

[4.9.4.8]4-8 MergeTree建表语句详解.mp4 11.41MB

[4.9.4.9]4-9 MergeTree中的一级索引和二级索引.mp4 47.15MB

{5}第5章 ClickHouse分布式集群

[4.9.5.10]5-10 JDBC代码操作集群及集群的使用建议.mp4 44.22MB

[4.9.5.1]5-1 集群、副本、分片和分区概念解释.mp4 25.57MB

[4.9.5.2]5-2 集群基础环境安装部署-1.mp4 113.76MB

[4.9.5.3]5-3 集群基础环境安装部署-2.mp4 65.11MB

[4.9.5.4]5-4 副本特性的使用及副本写入流程.mp4 149.07MB

[4.9.5.5]5-5 分片特性的使用.mp4 56.69MB

[4.9.5.6]5-6 集群整体规划与配置.mp4 94.43MB

[4.9.5.7]5-7 分布式DDL语句.mp4 41.43MB

[4.9.5.8]5-8 Distributed表引擎的原理及实战-1.mp4 75.64MB

[4.9.5.9]5-9 Distributed表引擎的原理及实战-2.mp4 26.93MB

{6}第6章 ClickHouse数据查询

[4.9.6.1]6-1 ClickHouse完整查询语句介绍及WITH语句的使用.mp4 66.79MB

[4.9.6.2]6-2 ClickHouse中IN语句的使用.mp4 98.67MB

[4.9.6.3]6-3 ClickHouse中JOIN语句的使用.mp4 68MB

{5}阶段五：综合项目：三度关系推荐系统+数据中台

{2}实时数仓-Flink CDC数据采集

{1}第1章 Flink CDC快速理解

[5.2.1.1]1-1 Flink CDC简介.mp4 30.16MB

[5.2.1.2]1-2 Flink CDC生态概览.mp4 9.94MB

{2}第2章 Flink CDC之MySQL CDC

[5.2.2.1]2-1 MySQL CDC 介绍.mp4 15.45MB

[5.2.2.2]2-2 在Linux中安装MySQL.mp4 105.37MB

[5.2.2.3]2-3 MySQL开启Binlog功能.mp4 40.78MB

[5.2.2.4]2-4 基于DataStreamAPI采集MySQL数据输出到控.mp4 117.5MB

[5.2.2.5]2-5 基于DataStreamAPI采集MySQL数据输出到控.mp4 118.75MB

[5.2.2.6]2-6 基于DataStreamAPI采集MySQL数据输出到K.mp4 45.78MB

[5.2.2.7]2-7 基于Flink SQL采集MySQL数据输出到控制台.mp4 60.5MB

[5.2.2.8]2-8 基于Flink SQL采集MySQL数据输出到Kafka.mp4 30.3MB

[5.2.2.9]2-9 MySQL CDC自定义反序列化类.mp4 132.14MB

{3}第3章 MySQL CDC支持的高级特性

[5.2.3.10]3-10 采集没有主键的表-使用DataStream API.mp4 48.37MB

[5.2.3.11]3-11 高级特性之Exactly-Once语义的介绍及验证-1.mp4 88.93MB

[5.2.3.12]3-12 高级特性之Exactly-Once语义的介绍及验证-2.mp4 55.7MB

[5.2.3.13]3-13 高级特性之动态加表介绍.mp4 7.21MB

[5.2.3.14]3-14 动态加表特性验证.mp4 80.54MB

[5.2.3.15]3-15 高级特性之分库分表介绍及验证.mp4 43.87MB

[5.2.3.1]3-1 MySQL CDC支持的高级特性介绍.mp4 15.23MB

[5.2.3.2]3-2 高级特性之启动模式介绍.mp4 15.11MB

[5.2.3.3]3-3 启动模式在DataStream API下的配置.mp4 83.25MB

[5.2.3.4]3-4 启动模式在Flink SQL API下的配置.mp4 32.62MB

[5.2.3.5]3-5 高级特性之DataStream Source+全增量一体.mp4 19.56MB

[5.2.3.6]3-6 高级特性之增量快照数据读取算法介绍.mp4 23.78MB

[5.2.3.7]3-7 增量快照数据读取算法在DataStream API下的验.mp4 70.29MB

[5.2.3.8]3-8 增量快照数据读取算法在Flink SQL API下的验证.mp4 26.98MB

[5.2.3.9]3-9 采集没有主键的表-使用Flink SQL API.mp4 20.13MB

{4}第4章 MySQL CDC扩展内容

[5.2.4.1]4-1 MySQL CDC可能遇到的问题及数据类型映射关系.mp4 30.65MB

{3}直播平台三度关系推荐V1.0

{1}第1章 项目介绍及演示

[5.3.1.1]1-1 项目介绍.mp4 11.72MB

{2}第2章 项目技术选型

[5.3.2.1]2-1 技术选型之数据采集.mp4 50.7MB

[5.3.2.2]2-2 技术选型之数据存储.mp4 17.91MB

[5.3.2.3]2-3 技术选型之数据计算+数据展现.mp4 15.03MB

[5.3.2.4]2-4 项目整体架构设计.mp4 20.84MB

{3}第3章 Neo4j图数据库快速上手使用

[5.3.3.1]3-1 Neo4j介绍及安装部署.mp4 48.72MB

[5.3.3.2]3-2 Neo4j之添加数据.mp4 75.19MB

[5.3.3.3]3-3 Neo4j之查询数据.mp4 84.97MB

[5.3.3.4]3-4 Neo4j之更新数据.mp4 25.83MB

[5.3.3.5]3-5 Neo4j之建立索引+批量导入数据.mp4 91.39MB

{4}第4章 数据采集模块分析

[5.3.4.1]4-1 数据采集架构详细设计.mp4 24.42MB

[5.3.4.2]4-2 数据来源分析.mp4 53.75MB

[5.3.4.3]4-3 模拟产生数据.mp4 96.36MB

{5}第5章 数据采集+聚合+分发+落盘

[5.3.5.1]5-1 数据采集聚合.mp4 90.84MB

[5.3.5.2]5-2 数据分发.mp4 23.18MB

[5.3.5.3]5-3 数据落盘.mp4 92.77MB

[5.3.5.4]5-4 采集服务端数据库数据.mp4 94.36MB

{6}第6章 数据计算核心指标分析

[5.3.6.1]6-1 数据计算核心指标详细分析.mp4 69.47MB

{7}第7章 数据核心指标计算

[5.3.7.10]7-10 数据计算之每周一计算三度关系推荐列表数据-2.mp4 122.87MB

[5.3.7.11]7-11 三度关系数据导出到MySQL.mp4 26.51MB

[5.3.7.1]7-1 数据计算之历史粉丝关注数据初始化.mp4 25.43MB

[5.3.7.2]7-2 数据计算之实时维护粉丝关注数据-1.mp4 92.54MB

[5.3.7.3]7-3 数据计算之实时维护粉丝关注数据-2.mp4 93.28MB

[5.3.7.4]7-4 数据计算之实时维护粉丝关注数据-3.mp4 158.26MB

[5.3.7.5]7-5 数据计算之每天定时更新主播等级.mp4 107.76MB

[5.3.7.6]7-6 数据计算之每天定时更新用户活跃时间.mp4 52.65MB

[5.3.7.7]7-7 数据计算之每周一计算最近一个月主播视频评级-1.mp4 120.39MB

[5.3.7.8]7-8 数据计算之每周一计算最近一个月主播视频评级-2.mp4 75MB

[5.3.7.9]7-9 数据计算之每周一计算三度关系推荐列表数据-1.mp4 134.77MB

{8}第8章 项目核心复盘

[5.3.8.1]8-1 总结(三度关系推荐系统V1.0).mp4 32.31MB

{4}直播平台三度关系推荐V2.0

{1}第1章 V1.0架构方案分析及V2.0架构设计

[5.4.1.1]1-1 V1.0架构问题分析及V2.0架构设计.mp4 24.41MB

{2}第2章 V2.0架构之数据核心指标计算

[5.4.2.10]2-10 数据计算之每周一计算三度关系列表-3.mp4 35.28MB

[5.4.2.11]2-11 数据计算之三度关系列表数据导出到Redis.mp4 108.53MB

[5.4.2.1]2-1 数据计算之历史粉丝关注数据初始化.mp4 13.86MB

[5.4.2.2]2-2 数据计算之实时维护粉丝关注数据-1.mp4 127.26MB

[5.4.2.3]2-3 数据计算之实时维护粉丝关注数据-2.mp4 99.74MB

[5.4.2.4]2-4 数据计算之每天定时更新主播等级.mp4 103.37MB

[5.4.2.5]2-5 数据计算之每天更新用户活跃时间.mp4 53.43MB

[5.4.2.6]2-6 数据计算之每周一计算最近一个月主播视频评级-1.mp4 152.04MB

[5.4.2.7]2-7 数据计算之每周一计算最近一个月主播视频评级-2.mp4 95.71MB

[5.4.2.8]2-8 数据计算之每周一计算三度关系列表-1.mp4 105.99MB

[5.4.2.9]2-9 数据计算之每周一计算三度关系列表-2.mp4 112.75MB

{3}第3章 数据接口定义及开发

[5.4.3.1]3-1 数据接口定义及开发.mp4 83.44MB

{4}第4章 数据展示

[5.4.4.1]4-1 数据展示.mp4 11.59MB

{5}第5章 项目扩展优化

[5.4.5.1]5-1 项目中遇到的问题及优化.mp4 49.84MB

[5.4.5.2]5-2 项目数据规模及集群规模相关指标分析.mp4 40.11MB

{6}第6章 项目核心复盘

[5.4.6.1]6-1 总结(三度关系推荐系统V2.0).mp4 22.95MB

源码

bigdata_course_materials-master.zip 18.55MB

data_screen-master.zip 17.07KB

db-sparkstreaming-master.zip 11.14KB

db_clickhouse-master.zip 8.24KB

db_data_warehouse-master.zip 26.97KB

db_flink-master.zip 66.33KB

db_flink15-master.zip 102.59KB

db_flinkcdc-master.zip 39.21KB

db_fullsearch-master.zip 5.64MB

db_kafka-master.zip 8.83KB

db_redis-master.zip 8.97KB

db_spark3-master.zip 21.03KB

flink-1.15.0-src-master.zip 49.21MB

hadoop-3.2.0-src-master.zip 43.14MB

电子书

3 Linux极速上手.pdf 8.16MB

4 Linux试炼之配置与shell实战.pdf 11.23MB

5 Linux总结与走进大数据.pdf 805.47KB

6 面试题[作业].pdf 311.03KB

Flume出神入化篇.pdf 3.17MB

Hadoop官方文档使用指北.pdf 7.41MB

Hadoop的安装方式.pdf 9.52MB

HBase调优策略和扩展内容.pdf 4.86MB

HBase高级用法.pdf 6.36MB

HDFS介绍.pdf 1.58MB

HDFS基础操作.pdf 2.07MB

HDFS高级.pdf 3.14MB

Hive基础使用.pdf 5.69MB

Hive技巧与核心复盘.pdf 785.89KB

Hive核心实战.pdf 17.44MB

Hive高级函数实战.pdf 4.18MB

Impala 高级内容.pdf 12.21MB

Java操作HDFS.pdf 3.8MB

linux基础命令的使用.pdf 4.49MB

linux虚拟机安装配置.pdf 11.07MB

NameNode进阶.pdf 2.34MB

RDD持久化.pdf 2.7MB

Scala函数式编程.pdf 1.89MB

Scala极速入门.pdf 2.08MB

Scala面向对象.pdf 6.14MB

Scala高级特性.pdf 1.61MB

Spark 3.x版本中新特性的原理及应用.pdf 21.13MB

SparkSQL 集成 Hive.pdf 16.72MB

Spark实战：单词统计.pdf 8.57MB

TopN主播统计.pdf 3.91MB

Transformation与Action开发.pdf 7.44MB

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使用Hive时可能遇到的问题.pdf 3.09MB

初识Hadoop.pdf 1.83MB

初识MapReduce.pdf 2.88MB

初识NameNode.pdf 3.82MB

初识Spark.pdf 5.77MB

剖析小文件问题与企业级解决方案.pdf 3.11MB

剖析数据倾斜问题与企业级解决方案.pdf 5.52MB

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常见数据压缩格式的使用.pdf 7.49MB

常见数据存储格式的使用.pdf 14.44MB

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快速上手使用Impala.pdf 11.25MB

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快速了解Hive.pdf 1.28MB

快速了解Impala.pdf 1.51MB

数据库与数据仓库区别.pdf 6.02MB

极速上手Flume使用.pdf 10.61MB

极速入门Flume.pdf 2.82MB

深入HBase架构原理.pdf 5.53MB

深入MapReduce.pdf 4.3MB

精讲Flume高级组件.pdf 8.41MB

精讲Shuffle执行过程及源码分析输入输出.pdf 6.41MB

解读Spark工作与架构原理.pdf 1.55MB

面试与核心复盘.pdf 4.91MB

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